如何解决 post-946433？有哪些实用的方法？

这是一个非常棒的问题！post-946433 确实是目前大家关注的焦点。 简单说，就是“宽1000，高1500”是最常用最保险的尺寸啦 当然，具体尺寸可根据不同地区或设计需求稍作调整 **树莓派优点**： 主要适合社区和兴趣小组的活动组织

总的来说，解决 post-946433 问题的关键在于细节。

顺便提一下，如果是关于 导致Docker容器退出code 137的常见资源限制有哪些？ 的话，我的经验是：Docker容器退出code 137，通常是因为容器被操作系统杀死了，背后最常见的原因是资源不够用，尤其是内存。简单来说，就是容器用的内存超了，Linux的OOM（Out-Of-Memory）杀手开始动手，把占用内存比较大的进程（这里是容器）给干掉了，就会出现137这个退出码（其实是signal 9，也就是SIGKILL）。 常见导致容器被杀的资源限制有： 1. **内存限制（memory limit）**：Docker容器如果设置了内存上限，运行时超出这个限制，容器就会被杀掉。 2. **交换空间(swap)**：如果系统或者容器的swap空间配置太小或者没开，也容易触发内存不足。 3. **CPU限制**：虽然CPU限制不直接导致137，但如果CPU抢不过其他进程，间接影响内存申请和容器稳定性。 4. **磁盘空间**：磁盘空间不足会导致OOM或者相关进程异常，但不常见直接导致137。 总结就是，code 137多半是内存不够用导致的，排查时先看容器及宿主机的内存使用情况和限制。

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之前我也在研究 post-946433，踩了很多坑。这里分享一个实用的技巧： 总的来说，2025年大学生在交通出行和日常生活中依然能享受到多种优惠政策，尽量记得携带有效学生证或使用电子学生身份认证，及时关注所在城市和学校的具体优惠信息，保证不错过实惠哦 **折梯（曲折楼梯）** 简单说，USB4 设备未必支持所有雷电功能，比如充电功率或视频输出能力可能有限

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顺便提一下，如果是关于 数据科学学习路线图如何规划入门到高级阶段？ 的话，我的经验是：想学习数据科学，规划路线可以分三个阶段，帮你一步步进阶。 第一步，入门阶段。先打好基础，学会Python编程，熟悉NumPy、Pandas这些处理数据的库。再学点统计学和概率论的基本概念，了解数据的意义。与此同时，可以学习数据可视化工具，比如Matplotlib和Seaborn，养成看图说话的习惯。 第二步，中级阶段。这时候开始接触机器学习，了解监督学习和无监督学习的算法，比如线性回归、决策树、聚类等。多用Scikit-learn实践，同时熟悉SQL，掌握数据清洗和处理技巧。学点模型评估的方法，比如交叉验证、混淆矩阵，能帮你判断模型效果。最好能做几个项目，把知识用起来。 第三步，高级阶段。深入掌握深度学习框架，如TensorFlow或PyTorch，开始研究神经网络。学点大数据技术，像Spark和Hadoop，以及云计算的基础。提升算法优化和调参能力，熟悉自然语言处理或计算机视觉里的应用。这个阶段多参与实际项目或竞赛，积累经验。 总结就是：基础打好，机器学习入门到精通，最后深耕高级技能和实战。这样循序渐进，数据科学路子就清晰了！